코딩을 전혀 모르는 사람이 게임을 만든다면 어디까지 믿을 수 있을까. "코딩은 한 줄도 안 했습니다"라는 말이 낯설지 않은 시대가 되었지만, 막상 화면 앞에 앉으면 엄두가 나지 않는 것이 사실이다.
개발자 없이 나도 할 수 있을까 하는 의구심을 품은 채, 직접 AI 툴을 붙잡고 농장 게임을 만들어보는 실험에 뛰어들었다. 결론부터 말하자면 1시간도 채 걸리지 않았고, 둘 다 각자의 방식으로 놀라울 정도로 결과물을 뽑아냈다.
챗GPT 아스트라와 클로드 페이블을 활용해 바닥부터 농장을 일궈본 과정을 낱낱이 풀어본다.
기획부터 프롬프트 추출까지, 챗GPT로 시작하는 게임 제작
게임 만들기 실험 개요와 툴 선택의 갈림길
이번 실험은 AI로 만든 농장 게임 두 개를 비교하는 방식으로 진행되었다. 사용된 툴은 챗GPT 아스트라(ChatGPT Astra)와 클로드 페이블(Claude Fable)이다.
제작 방식은 간단했다. 게임 캡처 이미지 2장을 던져주고 몇 마디 말을 건넨 것이 전부였으며, 코딩은 단 한 줄도 작성하지 않았다.
게임 하나를 완성하는 데 1시간도 걸리지 않는다는 점이 흥미롭다.
전체적인 진행 방식은 총 3단계로 나뉜다. 1단계는 기획을 추출하는 프롬프트 만들기, 2단계는 원하는 기능을 얹는 제작 과정, 마지막 3단계는 그림과 분위기를 예쁘게 다듬는 리뉴얼 단계다.
비전공자가 무언가를 만들어본다는 진입 장벽을 이토록 시원하게 무너뜨리는 기술이 또 있을까 싶었다.
현실을 돌아보면, 코딩 학원을 몇 달씩 다니거나 외주 비용으로 수백만 대의 돈을 태우던 시절이 있었다. 하지만 이제는 평소에 쓰던 자연어로 대화하듯 아이디어를 던지면 그만이다.
비즈니스 자동화나 블로그 초안 작성 같은 반복 업무를 넘어, 이제는 엔터테인먼트 영역까지 개개인의 손에 쥐여진 셈이다.
프롬프트 생성 과정과 자연어 기획 추출의 정석
직접 프롬프트를 머리 싸매고 고민할 필요가 전혀 없다. 만들고 싶은 느낌의 게임 화면 캡처 2장을 챗GPT에 올린 뒤 "첨부한 이미지의 게임을 만들어보고자 해. 구성요소들을 프롬프트로 만들어줘"라고 요청하면 끝이다.
챗GPT는 이미지를 분석해 게임 방식과 화면 구성, 버튼 위치까지 소름 돋을 정도로 자세하게 프롬프트를 뽑아낸다.
여기서 끝이 아니다. 캐릭터나 기존 아이콘은 그대로 베끼지 말고 새로 만들자는 기특한 제안까지 알아서 챙겨준다.
이어지는 과정에서 "모든 내용을 정리해서 단순한 자연어 프롬프트로 만들어줘"라고 한 번 더 요청하면 완벽한 밑그림이 완성된다.
그렇게 나온 결과물은 꽤 구체적이다. "밭 갈고, 씨앗 심고, 수확해서 팔면 레벨이 올라가요. 레벨이 오르면 새 작물이랑 밭이 하나씩 늘어나고요. 게임을 깐 사이에도 작물이 잘라 있게 해달라는 내용까지 들어가 있습니다." 이 정도면 머릿속에 있던 추상적인 생각이 완벽한 기획서로 탈바꿈한 것이다.
어쩐지 개발자들의 자리를 AI가 위협한다는 목소리가 괜히 나오는 게 아니라는 생각이 절로 들었다.
💡 기획 단계의 핵심 포인트
- 이미지 캡처 2장과 간단한 지시어만으로 완벽한 게임 기획서 추출 가능
- 직접 코드를 짜거나 프롬프트를 구조화할 필요 없이 자연어로 소통
- 기존 자산을 모방하지 않고 새로운 에셋을 창조하도록 유도하는 디테일
챗GPT 아스트라로 구현한 동화 같은 농장
아스트라 설정과 단 12분 만의 게임 탄생
본격적인 제작을 위해 챗GPT 아스트라를 꺼내 들었다. 새 채팅을 열고 우측 상단의 입력창 오른쪽 아래에서 ChatGPT Astra를 선택하면 된다.
아스트라는 얼마나 깊게 생각할지 단계를 고를 수 있는데, 높을수록 결과물은 좋아지지만 사용량이 너무 빨리 줄어드는 단점이 있다. 그래서 적절한 타협점인 'Medium(미디엄)'으로 설정했다.
아까 만든 프롬프트를 그대로 붙여넣고 전송 버튼을 누르자, AI는 순식간에 게임 이름을 짓고 코드를 짜기 시작했다. 그렇게 완성된 게임의 이름은 "햇살 나른 농장"이었다.
소요된 시간은 단 12분에 불과했다. "저는 기다린 것밖에 한 게 없어요"라는 말처럼, 인간이 한 일은 화면을 지켜보며 감탄한 것뿐이었다.
풍차와 연못, 아기자기한 집까지 시각적인 완성도가 첫 단부터 너무 뛰어났다. 화면을 누르면 농부가 걸어가서 땅을 갈고 씨앗을 심으며, 작물 위에 남은 시간이 표시되는 직관적인 구조였다.
다 자란 작물은 '판매' 버튼 한 번에 시원하게 팔려 나갔고, 오른쪽의 농장 일지 퀘스트를 깰 때마다 경험치와 레벨이 올랐다. 가끔 불쑥 튀어나오는 두더지를 잡는 재미까지 쏠쏠했다.
아스트라 버전의 아쉬운 점과 시각적 몰입도
물론 완벽할 수는 없다. 아스트라로 만든 농장은 그래픽이 화사하고 동화책 같은 감성을 자랑했지만, 농부 말고는 화면 안에서 움직이는 요소가 드물어 시간이 지날수록 조금 심심하다는 인상을 지우기 어려웠다. "이건 나중에 좀 더 보완해 볼게요"라며 스스로 달래보지만, 정적인 화면은 긴장감을 떨어뜨리기 마련이다.
그럼에도 불구하고 코딩 한 줄 모르는 초보자가 10분 만에 이 정도 퀄리티의 결과물을 손에 쥔다는 것은 대단한 경험이다. 생성형 AI가 단순한 텍스트 장난감을 넘어 실제 구동되는 소프트웨어를 만들어내는 파트너로 자리 잡았음을 온몸으로 체감하는 순간이었다.
시각적인 비주얼 면에서는 확실히 합격점을 줄 만했다.
다만 이러한 기술적 도약 이면에는 저작권과 데이터 학습을 둘러싼 거대한 법적 공방이 전 세계에서 이어지고 있다는 사실을 외면할 수 없다. 미국과 유럽을 중심으로 AI 학습 데이터의 출처를 투명하게 밝히거나 라이선스 비용을 지불해야 한다는 목소리가 거세다.
혁신의 속도에 취해 누군가의 권리가 지워지고 있는 것은 아닌지, 기술을 소비하는 우리도 한 번쯤 짚어봐야 할 지점이다.
🔥 화려한 기술 이면에 가려진 저작권의 무게
AI가 순식간에 멋진 그래픽과 코드를 뽑아내는 동안, 전 세계 법정에서는 대규모 데이터 무단 학습을 향한 소송들이 산처럼 쌓이고 있다. 혁신의 편리함 뒤에는 늘 보이지 않는 희생과 법적 회색지대가 존재한다는 사실을 잊어서는 안 된다.
기술 기업들이 저작권자들의 동의 없이 방대한 데이터를 삼키며 몸집을 불려온 관행은 이제 한계에 부딪혔다. 우리가 누리는 이 신기한 기술적 장난감이 공정한 대가 지불 위에 서 있는지 감시하는 시선이 필요하다.
클로드 페이블이 보여준 디테일과 살아있는 재미
클로드 페이블 설정과 몰입감 넘치는 제작 과정
아스트라의 화려한 외양에 감탄한 뒤, 이번에는 대척점에 있는 클로드 페이블(Claude Fable)을 실험대에 올렸다. 클로드를 열고 입력창 우측 하단의 메뉴에서 페이블을 선택한 뒤, 생각하는 정도를 가장 높은 수준으로 설정했다.
아까 사용했던 프롬프트를 그대로 집어넣고 전송하자 페이블은 묵묵히 작업에 돌입했다.
아스트라보다 시간이 꽤 걸렸다. 20분이 넘는 시간 동안 혼자서 코드를 짜고 고치고 휴대폰 화면까지 확인해가며 매달리더라고요. 솔직히 처음에는 아스트라의 동화 같은 그래픽을 먼저 봤던 터라 다소 실망스러운 감정도 들었다.
완성된 게임의 이름은 "도토리 농장"이었는데, 전체적인 그래픽 느낌이 세련된 동화라기보다는 '손으로 그린 연습장 그림'에 가까웠기 때문이다.
하지만 직접 플레이를 해보는 순간 그 평가는 완전히 뒤집혔다. 그래픽의 화려함보다 작동하는 디테일과 움직임의 부드러움이 압도적이었기 때문이다.
밭을 누르면 농부가 괭이질을 하고, 씨앗을 심을 때는 쪼그려 앉으며, 물을 줄 때는 허리를 숙여 물뿌리개를 번쩍 드는 식이었다.
살아 움직이는 애니메이션과 끊이지 않는 돌발 이벤트
페이블의 진짜 진가는 세밀한 모션과 풍부한 돌발 이벤트에서 드러났다. 작물을 다 팔면 화면 가득 동전이 튀어 오르며 골드가 올라가는 시각적 피드백을 놓치지 않았다. "그냥 농사만 짓는 게 아니라 계속 뭔가 일어나는 게임이 된 거죠"라는 감탄이 절로 나올 정도로 지루할 틈이 없었다.
두더지가 불쑥 튀어나오는 것은 기본이고, 떠돌이 상인이 찾아오거나 보물 상자가 열리며, 심지어 황금 작물이 자라거나 갑자기 소나기가 내리기도 했다. 단순히 버튼을 누르고 기다리는 수동적인 방식에서 벗어나, 플레이어가 끊임없이 화면을 주시하고 대처해야 하는 진짜 게임의 형태를 갖추게 된 것이다.
첫 결과물만 두고 보면 아스트라는 그래픽의 승리였고, 페이블은 움직임과 재미의 승리였다. 어느 한쪽이 완벽하다기보다 추구하는 결이 달랐기에 더욱 흥미로웠다.
코딩 지식이 전무한 상태에서도 이 정도의 기획 의도와 연출 차이를 구현해 내는 AI의 응용력에 다시 한번 놀라게 된다.
📊 아스트라 vs 페이블의 제작 체감 지표
챗GPT 아스트라는 평균 10~12분 내외의 빠른 속도와 감성적인 동화풍 비주얼이 강점인 반면, 클로드 페이블은 20분 이상의 깊은 연산 시간을 거쳐 부드러운 애니메이션과 다채로운 이벤트 루프를 완성해낸다. 속도와 첫인상은 아스트라가 앞서지만, 플레이 지속성과 디테일의 깊이는 페이블이 우위를 점한다.
대화하듯 이어지는 업데이트와 시스템 고도화
코딩 없이 자연어로 완성하는 날씨와 경제 시스템
게임을 처음 만들었다고 해서 끝이 아니다. 새로 코드를 짜거나 파일을 갈아 끼울 필요 없이, 게임을 만들던 그 채팅창에 그대로 대화를 이어가면 된다. "이런 기능 넣어줘"라고 일상 언어로 툭 던지면 끝이다.
이번에는 동물 키우기, 날씨와 낮밤 변화, 작물을 망치는 돌발 이벤트, 집 업그레이드까지 총 4가지 기능을 한 번에 부탁해 보았다.
불과 7분 정도가 지나자 업데이트가 말끔하게 끝났다. 게임을 처음부터 다시 만들거나 세이브 파일이 날아갈 걱정 없이, 하던 농장에 기능만 쏙 더해지는 방식이라 감탄이 절로 나왔다. "이제 그냥 기다리는 게 아니라 내 농장을 지켜야 하는 게임이 된 거예요"라는 말처럼, 단순했던 프로토타입이 제법 그럴듯한 시뮬레이션 게임으로 진화했다.
낮과 밤의 변화가 도입되면서 저녁에는 노을이 지고, 밤이 되면 집에 불이 켜지며 반딧불이가 날아다녔다. 비가 오면 일일이 물을 주지 않아도 밭이 알아서 젖고, 비가 그치면 무지개가 뜨는 디테일까지 구현됐다.
까마귀가 작물을 노리고 날아들면 허수아비를 세워 막아야 하는 등 시스템의 깊이가 남달라졌다.
집 업그레이드와 가축 사육을 통한 경제 루프 완성
여기에 경제적 동기를 부여하는 집 업그레이드 시스템도 추가되었다. 작은 오두막에서 시작해 아늑한 농가(350G), 큰 저택(900G), 그리고 2000G짜리 더 큰 저택으로 단계별로 확장할 수 있었다.
집이 커질수록 작물을 팔 때마다 판매가가 5%씩 상승하는 구조여서 플레이어가 계속 농사를 지어야 할 명분을 확실히 제공했다.
레벨 5부터는 닭, 양, 소 같은 동물들을 키울 수 있는 사육 시스템도 갖춰졌다. 비록 동물이 자라나는 세밀한 모습까지는 완벽히 구현되지 않았지만, AI에게 다음에 어떤 기능을 넣으면 좋을지 조언을 구하면 계절 변화나 동물 우리 확장 같은 기발한 아이디어를 알아서 내놓는 파트너십을 보여준다.
이 지점에서 AI는 단순한 도구를 넘어선다. 인간이 막막해할 때 방향을 제시하고, 누락된 경제 루프를 짚어주는 훌륭한 기획자이자 동료의 역할을 해내고 있는 것이다.
비전공자가 아이디어 하나로 서비스를 구축하는 시대가 이미 우리 곁에 와 있음을 실감하게 대목이다.
💭 에디터의 단상: 비전공자의 무기가 된 AI
과거에는 머릿속에 아이디어가 있어도 기술적 장벽에 막혀 포기하는 경우가 허다했다. 프로그래밍 언어를 배우고, 데이터베이스를 연동하고, 버그를 잡는 과정은 너무나 지루하고 높은 산이었다.
하지만 이번 실험을 통해 언어가 곧 코드가 되는 세상이 열렸음을 분명히 보았다.
물론 AI가 짜준 코드를 완전히 이해하지 못하거나 예기치 못한 에러를 마주할 때의 답답함도 존재한다. 그럼에도 불구하고 개인이 누릴 수 있는 창작의 폭이 이토록 넓어졌다는 것은 거대한 패러다임의 전환이다.
누구나 자신의 상상을 현실의 화면으로 옮겨 담을 수 있는 마법 같은 도구가 손에 쥐여졌다. 앞으로 이 도구를 가지고 또 어떤 기괴하고 멋진 실험들이 세상에 쏟아질지 자못 기대가 커진다.
힉스필드와 아스트라를 통한 그래픽 리뉴얼의 마법
MCP 연동을 통한 힉스필드 기반 그래픽 리뉴얼
기능이 충실해졌으니 이제 시각적인 완성도를 한 단계 끌어올릴 차례다. AI 이미지와 영상을 생성해 주는 서비스인 힉스필드(Higgsfield)를 클로드에 연동하기로 했다.
여기서 핵심은 MCP(Model Context Protocol)다. 다른 복잡한 개념을 떠올릴 것 없이, "그냥 클로드랑 다른 프로그램을 이어주는 연결 통로라고 생각하면 됨"으로 이해하면 충분하다.
클로드에 MCP를 연결한 뒤 "지금 게임에 들어간 그림들을 힉스필드로 새로 만들어 달라"고 요청했다. 그러자 농부, 오두막, 큰 저택, 작물 성장 단계 등 무려 24개에 달하는 게임 에셋이 순식간에 생성되었다.
정적인 그림만 바뀌면 심심할 터이므로, 분위기에 맞는 간단한 움직임을 넣어달라는 추가 지시도 빼놓지 않았다.
결과물은 놀라웠다. 수채화풍의 동화책 같은 농장으로 완전히 탈바꿈한 것이다.
농부는 걸을 때마다 통통 튀고, 작물은 쑥쑥 자라며, 바람이 불면 풀잎이 살랑살랑 흔들렸다. 심지어 게임의 메뉴 아이콘까지 전부 새로운 일러스트로 교체되면서 "처음이랑 비교하면 진짜 대박이지 않나요? 이 정도면 아스트라한테도 그래픽에서 안 밀립니다"라는 탄성이 절로 나오는 퀄리티가 완성되었다.
작업 시간과 비용 분석으로 본 현실적 효율성
아스트라 역시 클로드 페이블과 비슷한 방식으로 그래픽 리뉴얼을 거쳤다. 아스트라는 애초에 처음부터 그래픽이 좋았기 때문에 힉스필드만큼의 극적인 변화는 없었지만, 집이 저택으로 커지며 정교한 장식과 동물들이 추가되는 등 깊이 있는 마감을 보여주었다.
특히 아스트라는 풍차의 날개만 따로 떼어내어 빙글빙글 돌게 만드는 등 세밀한 제어 능력을 유감없이 발휘했다.
그렇다면 이 모든 것을 완성하는 데 걸린 시간과 비용은 얼마나 될까. 작업 시간은 아스트라가 약 55분, 페이블이 약 46분이었다.
점심시간이나 밥 먹을 시간 한 번이면 세상에 없던 나만의 게임 하나가 뚝딱 만들어지는 셈이다.
비용 측면을 살펴보면, 페이블로 작업한 내용을 돈으로 환산했을 때 약 28,000원 정도가 소요되었고 아스트라는 이보다 조금 더 많은 추가 크레딧이 필요했다. 치킨 몇 마리 값으로 온전한 소프트웨어의 기획부터 구현, 그래픽 리뉴얼까지 마칠 수 있다는 것은 개인 창작자나 인디 개발자들에게 게임 체인저 수준의 혜택이다.
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결국 이번 실험은 누가 이겼고 누가 졌는지를 가리는 싸움이 아니었다. 각자의 스타일에 맞는 도구를 선택하면 누구나 혼자서 게임을 직접 만들 수 있다는 가능성을 증명한 시간에 가까웠다.
AI는 단순히 그림을 그려주는 도구를 넘어 시스템을 설계하고 기능을 제안하는 가장 강력한 파트너가 되어주고 있다. 코딩이라는 두 글자에 가로막혀 상상만 할 뿐이었던 이들에게, 지금이야말로 가장 뜨겁고 친절한 기회의 시대를 지나고 있는지도 모른다.
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